• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.04a
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• pp.984-987
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• 2009

데이터가 기업 및 기관 활동의 중요한 자산으로 인식이 높아지고 있지만 저 품질 데이터로 인한 막대한 손실과 비용의 증가는 큰 문제가 되고 있다. 본 논문에서는 교육과학기술부와 KISTI에서 2007년부터 범부처 차원에서 수행중인 국가R&D 정보자원의 데이터 품질관리를 위해 각 부처와 협의하고 수행해 온 국가R&D 데이터 품질관리 체계 수립과 포털 사이트 구축에 관하여 알아본다. 범부처 국가R&D정보 자원의 데이터 품질관리체계 수립과 범부처 적용 지침 및 가이드라인 제시를 위해 NTIS사업단 및 15개 부처(16개 대표전문기관)의 실무팀장 및 DB 관리자 중심으로 총 33명의 설문을 실시하여 품질관리체계 현황을 조사 분석하였다. 또한 부처(기관)별로 국가R&D표준정보 데이터품질 지표 마련과 주기별 데이터 품질 및 개선도 자체점검을 지원하기 위해, 데이터 점검기준과 절차를 마련하고 이를 기반으로 부처(기관)와 협력하여 데이터품질 점검을 기반을 마련하였다. 이렇게 마련된 품질관리체계와 프로세스를 지원하기 위한 자동화 솔루션을 운영하고자 본 논문에서는 NTIS 데이터 품질관리 체계 및 프로세스, 기능이 통합된 웹 포털 구축에 대해서도 알아본다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.24 no.6
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• pp.155-160
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• 2023

In principle, data from all databases and systems managed by the Ministry of Defense or public institutions must be guaranteed to have a certain level of quality or higher, but since most information systems are built and operated, data quality management for all systems is realistically limited. Most defense data is not disclosed due to the nature of the work, and many systems are strategically developed or integrated and managed by the military depending on the need and importance of the work. In addition, many types of data that require data quality management are being accumulated and generated, such as sensor data generated from weapon systems, unstructured data, and artificial intelligence learning data. However, there is no data quality management guide for defense data and a guide for selecting quality control targets, and the selection criteria are ambiguous to select databases and systems for quality control of defense data according to the standards of the public data quality management manual. Depends on the person in charge. Therefore, this paper proposes criteria for selecting a target system for quality control of defense data, and describes the relationship between the proposed selection criteria and the selection criteria in the existing manual.

• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 2017.08a
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• pp.100-100
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• 2017

100년의 역사를 지닌 한국지질자원연구원(KIGAM)은 국내 유일의 지질자원 전문연구기관으로서 그간 생산한 조사 연구데이터는 우리나라 과학기술의 귀중한 역사적 학술적 가치가 큰 유산으로써 보존 가치가 매우 크다고 할 수 있다. 하지만 현재 KIGAM의 상황은 최종성과물 위주로 자료관리가 이루어지고 있으며, 조사 연구 과정에서 생산된 암석 토양 지하수샘플이나 조사 탐사장비를 통해 얻어지는 자료는 연구자 또는 연구실 팀에서 개별적으로 관리하고 있다. 이러한 자료관리체계는 자료의 공동 활용이 어렵고, 자료를 보유하고 있는 연구자의 퇴직이나, 조직개편으로 인한 팀 실의 분리 과정에서 자료의 손실과 훼손 가능성이 높고, 누가 어디에 어떤 자료를 무슨 형태로 보관하고 있는지 찾기 어려워 자료의 재활용도가 떨어질 뿐만 아니라, 이로 인한 중복 조사 연구 가능성도 배제할 수 없다. KIGAM은 지질자원분야 국가데이터센터 구축을 목표로 연구과정에서 생산되는 연구데이터의 체계적인 관리와 공유, 활용체계 구축을 위해 2015년도에 기획사업을 통해 중장기 로드맵을 포함한 추진전략을 수립하였으며, 한국과학기술정보연구원(KISTI)의 DataNest를 기술이전받아 지질자원 연구데이터 리포지토리 시스템(GDR: Geoscience Data Repository)를 개발하였다. GDR 시스템 개발을 위해 연구데이터 분류코드를 작성하였으며, 2016년부터 데이터관리계획(DMP: Data Management Plan)을 주요사업 연구계획서 양식에 포함시켜 제출하도록 하였다. 과거 KIGAM은 연구데이터를 수집, 관리하기 위해 몇 차례에 걸쳐 시도를 했지만 실패한 경험을 가지고 있다. 실패 요인에는 (1) 관련 정책, 제도, 조직, 인력, 예산 등 데이터 관리 인프라 부재, (2) 연구사업에서 생산된 데이터는 개인소유라는 인식 및 공유 의식 부족, (3) 데이터 관리 활동은 귀찮은 것이고, 시간 낭비라는 인식, (4) 데이터 관리 공개 공유 활동에 대한 보상체계 부재 등을 꼽을 수 있다. 즉, 제도를 포함한 인프라 부족과 경영진과 구성원의 인식부족이 제일 큰 원인으로 판단된다. 성공적인 연구데이터 관리를 위해서는 지속적이고 꾸준한 투자가 이루어져야 하지만 경영진의 의지에 따라 사업이 중단되기도 한다. 이러한 과거의 실패 요인에 대한 해결 없이 지난 1년 6개월 정도의 GDR 운영은 지지부진하였다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서는 국가차원의 제도적 뒷받침이 따라야 한다. 즉 국가 R&D 성과물 관리차원에서 연구데이터를 주요 성과물로 관리해야 할 것으로 판단된다. 연구사업계획서에 DMP를 포함시키고, 연구주제 및 분야별로 데이터센터(혹은 데이터 리포지토리)를 지정하고, 국가 R&D에서 생산되는 연구데이터를 의무적으로 제출하도록 하는 것이다. 또한 데이터센터의 안정적이고 지속적인 운영을 위해 연구사업비 항목에 데이터 관리비를 신설하여 데이터센터의 운영비로 사용하도록 하면 예산문제도 어느 정도 해결 될 수 있을 것으로 본다. 또한 데이터 제출 및 인용도에 따라 데이터 생산부서 혹은 생산자에게 평가점수를 부여하는 등 보상체계 마련을 위한 연구도 필요할 것으로 보인다. 국가 R&D 연구데이터의 수집, 관리, 공유, 활용을 제대로 성공시키려면 국가 R&D 최고정책결정자의 지속적인 관심과 지원이 필수적이다.

• Water for future
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• v.52 no.1
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• pp.40-51
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• 2019

본 연구를 통해 재난안전데이터의 공동활용을 위해 다양한 관점에서의 데이터 표준화가 필요하다는 것을 확인하였다. 향후 4차 산업혁명에서의 데이터의 위치와 빅데이터에서의 데이터 융합, 공공데이터 이용에 대한 패러다임의 변화에서도 볼 수 있듯이 재난안전정보 뿐만 아니라 데이터는 수요자 중심의 활용과 이용으로 새로운 데이터의 가치를 얻을 수 있음을 알 수 있다. 이러한 재난안전정보의 효율적이고 체계적인 공동활용을 위해 재난안전정보 관점에서 비정형 자료의 데이터 수집, 데이터베이스의 관리 및 데이터의 표준(안), 재난안전정보의 교환 표준(안) 및 공동활용 전략을 제시하였다. 이러한 연구를 통해 재난안전정보의 공동활용 체계를 구축하여 정보공유 및 재난안전정보의 추적, 활용이 가능하게 하여 신속하게 대국민 재난정보를 제공할 수 있는 체계를 구축하여 경험기반의 재난관리 및 지능형 재난관리의 의사결정을 지원할 수 있는 시스템으로 확장할 수 있을 것으로 기대한다.

• Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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• 2023.11a
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• pp.45-46
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• 2023

본 논문은 국제민간항공기구(ICAO)의 안전 정의를 기반으로, 항공안전을 유지하기 위해 체계적인 안전관리시스템(Safety Management System, SMS)이 필요함을 강조한다. 특히, COVID-19 이후의 항공 환경 변화에 빠르게 대응할 수 있는 안전관리체계의 필요성을 제기하였으며, 또한, 기존의 하인리히의 법칙을 확장한 Bird의 신도미노 이론을 활용하여 '안전하지 않은 행위'를 세부적으로 분석하고 데이터를 기반으로 이를 탐지하고 관리할 수 있는 방안을 제시한다. 이를 통해 사고나 사건 발생 이전에 이상 경향을 파악하는 중요성을 강조하며, 이를 위해 항공안전데이터를 수집하고 전처리하여 분석의 기반을 마련하고자 한다. 본 논문은 데이터 분석 기술을 활용하여 항공안전을 향상시키는 방법을 탐구하고, 이를 통해 예방적 안전관리의 기반을 제공할 수 있을 것으로 기대하며, 더불어, 데이터 분석 기술의 중요성을 강조하며, 이를 적극적으로 도입하여 안전성을 높이는데 핵심 역할을 할 것을 희망한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.07a
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• pp.113-116
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• 2021

우리나라는 최근 COVID-19 감염병 재난에 대한 체계적이고 성공적인 방역과 대응으로 국제적인 주목과 인정을 받고 있으며, 세계 10위 수준의 국가 경제 발전과 재난관리 중요성의 인식 향상에 따라 수준 높은 국가 재난관리 체계에 대한 국민적 관심과 요구가 높아지고 있다. 2004년 국가 위기관리 기본지침의 제정과 함께 국가 위기관리 표준 매뉴얼이 수립된 이래로 국가 위기관리 체계에서 위기관리 매뉴얼은 중추적인 역할을 담당하고 있다. 하지만 4차시대 혁명시대 ICT 기술 및 재난정보들이 융합된 재난 대응 환경에서 책자와 파일 위주의 정적 문서 포맷과 비구조적인 내용구성으로 주요정보 간 연계·활용성이 낮은 현재 매뉴얼 체계는 실제 재난상황에서 KEY 역할을 수행하기에는 여러 측면에서 한계가 뚜렷하다. 본 논문에서는 국가 위기관리 매뉴얼 체계 개선의 초석을 마련하는 단계로써 표준 매뉴얼에 대한 구성요소를 분석하고 기관 간 협업관계를 분석하였다.

• The Journal of Bigdata
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• v.3 no.2
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• pp.1-10
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• 2018

In the field of smart water management, there is an increasing demand for strengthening competitiveness through big data analysis. As a result, systematic management (Governance) of big data is becoming an important issue. Big data governance is a systematic approach to evaluating, directing and monitoring data management, such as data quality assurance, privacy protection, data lifetime management, data ownership and clarification of management rights. Failure to establish big data governance can lead to serious problems by using low quality data for critical decisions. In addition, personal privacy data can make Big Brother worry come true, and IT costs can skyrocket due to the neglect of data age management. Even if these technical problems are fixed, the big data effects will not be sustained unless there are organizations and personnel who are dedicated and responsible for data-related issues. In this paper, we propose a method of building data governance for smart water data management based on big data.

• Review of KIISC
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• v.30 no.4
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• pp.77-89
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• 2020

이 연구는 우리나라 정부의 공공데이터 공개 제도에 따른 공공데이터 품질관리체계를 이해하고, 공공기관이 신뢰성 있는 데이터를 위해 품질 점검을 시행하면서도 효과적인 관리를 하기 위한 방안에 관한 것이다. 공공데이터법과 공공데이터 품질관리체계를 이해하고, 저품질 공공데이터의 오류와 발생원인에 대해 알아본다. 오류 데이터 분석을 통한 보안위협에 따른 위험 분류를 통해 효과적인 대응방안을 도출하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 공공데이터를 데이터 품질 점검하여 도메인별 오류데이터를 살펴보고, 오류데이터 발생원인에 대한 분석을 통해 보안위협과 공공데이터를 사용하는 사용자 측면과 기관 측면의 보안 문제를 분류하였다. 분류된 오류 발생원인별 보안문제를 기준으로 데이터 품질관리를 통한 개선방향을 제시하고, 품질관리 오류 개선방향별 데이터보안 정책별 보안기술을 비교 정리하여, 데이터 보안기술을 통한 품질관리 오류 개선 연계 대응방안을 제안하였다.

• Digital Contents
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• no.3 s.70
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• pp.80-86
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• 1999

자기 기업에 필요한 데이터를 통합된 데이터베이스 체계로 일관되게 관리하고 활용하기 위해서는 무엇보다도 전사차원에서 데이터베이스를 기획, 구축, 운영할 수 있는 통합된 데이터체계와 방법론이 필요하다. 이러한 데이터체계의 작정은 자신이 필요로 하는 데이터는 무엇이며, 그것이 어디에 활용되는지를 먼저 정의함으로써 가능하다.

• Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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• v.58 no.2
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• pp.151-175
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• 2024

This study analyzes the current status of research data management at NST-affiliated government-funded research institutes for the purpose of promoting the sharing and use of research data, and based on this, suggests methods for establishing a research data sharing and management system. The survey on the status of research data management was conducted twice in 2022 and 2023 for a total of 20 research institutes. In addition, difficulties and areas that need to be improved in the management and sharing of research data were identified, and based on this, methods for establishing a research data sharing and management system were proposed by dividing them into policy aspects, system aspects, and linkage system construction aspects. In order to establish a research data sharing system, it would be desirable to prepare a policy basis and present contents such as the definition of research data, scope of application, contents of management, utilization method, and leading institutes. In addition, for systematic and unified research data management, it would be recommended that each institute will establish and manage a repository and management system. By linking this with DataON, the national research data platform, and providing one-stop services, the accessibility and usability of data will be improved.